Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte [O que é o Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Avaliar a precisão do modelo
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O objetivo do modelo de ML é reconhecer padrões que oferecem um bom resultado de generalização nos dados não vistos, em vez de apenas memorizar os dados mostrados durante o treinamento. Assim que você tiver um modelo, é importante verificar se ele apresenta um bom desempenho em exemplos não vistos que você não usou para treinar o modelo. Para isso, use o modelo para prever a resposta no conjunto de dados de avaliação (dados mantidos) e compare o destino previsto com a resposta real (informação do terreno).

Um número de métricas é usado no ML para medir a precisão preditiva de um modelo. A opção da métrica de precisão depende da tarefa de ML. É importante analisar essas métricas para decidir se o modelo está funcionando bem.